Этические проблемы в эмпирических исследованиях

Американская политологическая ассоциация всесторонне изучила этические проблемы, встающие перед политологами в их преподавательской и исследовательской деятельности. В материалах, опубликованных в итоге этой большой работы, можно найти много полезных советов специалистам. Мы воспроизводим здесь часть правил поведения, разработанных ассоциацией, прямо касающихся эмпирических исследований¹.

Правило 9. Спонсоры исследования несут ответственность за действия, которые могут поставить под вопрос деятельность американских академических институтов как независимых центров обучения и исследований. Финансирование исследований не должно служить для спонсоров прикрытием для извлечения необходимойим информации.

Правило 10. Открытость в области материальной поддержки исследований – основной принцип научной деятельности. Государственные и негосударственные спонсоры, вкладывая средства в исследования, должны широко оповещать о своей материальной поддержке и требовать, чтобы в любом опубликованном исследовании, получившем их поддержку, сообщалось об источниках финансирования. Если негосударственный спонсор требует анонимности и это не влечет за собой никаких осложнений для исследования, то можно просто указать на характер финансирования.

Правило 11. Политологическое исследование, получившее государственную субсидию, не должно быть засекречено.

Правило 12. После того как оказана финансовая поддержка, спонсору не следует налагать никаких ограничений или требовать каких-либо разъяснений относительно методов, хода или содержания исследования.

Правило 13. Спонсор не несет никакой ответственности за выводы и данные, полученные исследователем, не может налагать на них никаких ограничений и препятствовать их публикации. [c.521]

Правило 14. Университету или колледжу не следует создавать исследовательские фонды на основе контрактов или пожертвований, характер которых не может быть обнародован.

Правило 15. Университет или колледж, имеющие в распоряжении исследовательские фонды, созданные на основе общественных и/или частных пожертвований, должны строить свою работу так, чтобы обеспечить благоразумное и достойное использование выделенных средств.

Правило 16. Распоряжаясь исследовательскими фондами, вверенными непосредственно их заботам, университет или колледж должны стремиться к тому, чтобы обеспечить ученым максимальный доступ к исследовательским материалам, гарантировать их свободу делать собственные выводы и возможность информировать о них.

Правило 17. Обратившись в фонд за поддержкой, исследователь должен

а) четко сформулировать причины, по которым он нуждается в помощи, и не прибегать к двусмысленным уловкам, чтобы сделать свое исследование более привлекательным для финансирования;
б) указать количество времени, которое он лично планирует потратить на исследовательскую работу;
в) указать другие источники финансирования, если они есть;
г) отказаться от принятия условий, если они, по его мнению, стесняют его свободу и независимость как ученого.

Правило 18. При проведении научной работы, которая финансируется из фонда, исследователь

а) несет персональную ответственность за методы, ход и содержание исследования;
б) должен избегать любого обмана или неверного представления о причастности его самого, его респондентов, субъектов исследования к получению информации, не имеющей отношения к исследованию, или об использовании самого исследования в качестве прикрытия для извлечения такой информации;
в) должен воздерживаться от использования своего служебного положения для получения данных и исследовательских материалов для ненаучных целей;[c.522]
г) не должен получать от правительственных учреждений дополнительной помощи, если требуется провести исследование за рубежом по причинам, не оговоренным заранее.

Правило 19. Пользуясь исследовательским фондом, исследователю необходимо

а) рассчитывать свое время, соблюдать отчетность, подчиняться требованиям, выдвигаемым к проекту, тесно сотрудничать с администрацией университета для удовлетворения этих требований;
б) избегать путаницы между фондами на исследовательские проекты (государственными и персональными), фондами для одного проекта и фондами для другого.

Правило 20. Что касается публикации результатов исследования, исследователь

а) несет персональную ответственность за публикацию;
б) должен обнародовать источники финансовой поддержки; в случае когда требуется анонимность спонсора, можно ограничиться указанием на характер финансирования;
в) должен указать все условия, поставленные спонсорами или другими финансирующими лицами относительно исследования и публикации;
г) должен добросовестно проинформировать о любой дополнительной поддержке, оказанной во время проведения исследования;
д) должен твердо придерживаться любых требований, выдвинутых финансирующей организацией.

Американская социологическая ассоциация также разработала кодекс чести, которому необходимо следовать тем ученым, перед которыми в процессе исследования встают проблемы этического характера. Ниже мы предлагаем некоторые принципы этого кодекса, которые распространяются в основном на взаимоотношения между исследователем и субъектами исследования. Хотя этот кодекс создан для социологов, его правила достаточно широки, чтобы быть применимыми к любым социальным наукам, и везде вместо слова “социолог” можно читать “исследователь”².

1. Объективность в исследования. В своей работе социолог должен придерживаться объективной реальности.

2. Целостность исследования. Социолог должен осознавать свои способности и, если требуется, обращаться за [c.523]помощью к другим специалистам; не браться за работы вне его компетенции. Не следует переоценивать свои возможности или возможности своих сотрудников в осуществлении конкретного исследовательского проекта.

3. Уважение личности исследуемого. Честь и достоинство личности обследуемого – его неотъемлемое право, которое социолог должен уважать.

4. Защита обследуемых от личных посягательств. В ходе исследования социолог должен избегать нанесения личного ущерба лицам, подвергаемым обследованию.

5. Гарантия конфиденциальности исследовательских данных. Конфиденциальные данные, полученные от опрашиваемого, считаются собственностью социолога. Даже если характер информации таков, что не подлежит охране законом, социолог должен, насколько возможно, защищать своих информаторов. Обещания, данные информатору, должны быть соблюдены. Вместе с тем социолог не обязан скрывать информацию о нарушении обязательств как со стороны отдельных информаторов, так и организаций.

Если информатор или другое лицо, дававшее информацию, пожелает, он может официально освободить исследователя от обязательств конфиденциальности. Условия, изложенные в этом пункте, относятся ко всем участникам исследовательского проекта (то есть интервьюерам, кодировщикам, служащим и т.д.), и руководитель проекта обязан поставить в известность всех, принимающих в нем участие, о необходимости и важности соблюдения конфиденциальности данных. В обязанности социолога входит использование и хранение первичных данных, в которых упомянуты имена опрашиваемых. Если требуется, в публикациях нужно устранить возможность выяснения личности опрашиваемых лицили точное название упомянутых организаций.

6. Изложение результатов исследования. Социолог должен излагать результаты своего исследования честно и без искажений. Не следует опускать те данные, которые могут способствовать появлению принципиально иной интерпретации результатов.

7. Правильное понимание роли исследователя. Социолог не должен использовать свое положение для получения информации для иных, непрофессиональных целей. [c.524]

8. Сотрудничество и помощь в ходе исследования. Социолог должен информировать о любой дополнительной помощи и сотрудничестве с другими специалистами в ходе исследования.

9. Сведения об источниках финансовой поддержки. Социолог должен полностью отчитываться обо всех источниках финансовой поддержки в публикациях исследовательских материалов и обо всех особых отношениях со спонсором, которые могут повлиять на интерпретацию результатов.

10. Давление со стороны спонсора на итоговые характер исследования. Социолог обязан публично заявить обо всех случаях давления спонсора или других финансирующих проект лиц на конечные результаты исследовательского проекта (если такое давление было).

11. К вопросу об этике научных контактов. Социолог не должен принимать пожертвований, воздерживаться от контактов или условий, которые, по его мнению, не соответствуют вышеизложенным принципам, и обязан открыто заявить о прекращении работ или отказаться участвовать в проекте, если он обнаружит подобные посягательства и не найдет возможностей к их устранению.

Американская ассоциация изучения общественного мнения также имеет свой собственный кодекс чести³, которому должны следовать в своей практической деятельности и политологи, и социологи. [c.525]

ПРИМЕЧАНИЯ

¹ См. в Ethical Problems of Academic Political Scientists.– Washington, D.Q: American Political Association, 1968, pp. 18—19.

² См. в: Toward a Code of Ethics for Sociologists.– “The American Sociologist”, 3 (November 1968), p. 318.

³ См. в Code of Professional Ethics and Practices Courtesy of the American Assosiation for Public Opinion Research.

СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ

Аддитивный индекс (additive index)– параметр, образуемый посредством сложения показателей, характеризующих различные аспекты одного и того же понятия.

Анализ временного (динамического) ряда (time-series analysis) – метод анализа данных, основанный на построении регрессии и ставящий целью установление причинных связей (зависимостей) с помощью упорядочения данных.

Анкета (questionnaire) – опросный инструмент, предназначенный для использования в ходе интервью.

Антецедентная переменная (antecedent variable) – переменная, которая вызывает изменения в другой переменной, рассматриваемой в рамках данной гипотезы как независимая.

Бета-вес, илибета-коэффициент (beta weight or beta coefficient) – стандартизованный коэффициент частной регрессии, применяемый для сравнения результатов влияния различных независимых переменных на зависимую переменную.

Бесплановый (unscheduled) – в свободной форме, не обусловленный применением какого-либо определенного инструмента исследования (в интервью, наблюдениях и т.п.).

Бланк интервью (interview schedule) –вопросник, используемый в очных интервью.

Валндность (обоснованность) (validity) – степень соответствия меры (показателя) тому понятию, которое она (он) призвана отражать.

Взаимоисключаемость (mutual exclusivity) –свойство мер (показателей), в соответствии с которым каждый данный случай может быть приписан лишь к одной категории.

Взвешенный индекс (weighted index) – индекс, в котором оценки, выставляемые в рамках одной переменной, стандартизируются относительно оценок, выставляемых в рамках какой-то другой переменной, что позволяет проводить обоснованное сравнение между оценками данного индекса для различных случаев.

Внешняя валидность (обоснованность) (external validity) – вид теоретической валидности, выражающийся в корреляции некоторого показателя (меры) исходного понятия с показателями (мерами) других понятий, согласно теории связанных с исходным.

Внутренняя валидность (обоснованность) (internal validity) – вид теоретической валидности, выражающийся в корреляции нескольких показателей (мер) одного и того же понятия. [c.526]

Вопрос с закрытым набором возможных ответов (closed-ended question) – вопрос, ответ на который респонденту предлагается выбирать из заданного списка.

Вопрос с открытыми возможностями для ответа (open-ended question) – вопрос, допускающий ответ в свободной форме.

Вторичный анализ (secondary analysis) – анализ данных, собранных когда-то в прошлом другим исследователем.

Выборка (sample) – подгруппа случаев, представляющая более крупную группу, откуда они взяты.

Гамма-коэффициент (G) (gamma) – коэффициент связи между двумя порядковыми переменными.

Генерализуемость (generalizability) – возможность распространения результатов анализа ограниченного числа случаев (признаков) на большее количество случаев (признаков).

Генеральная совокупность (larger population) –совокупность, из которой взята данная выборка.

Гетерогенность (heterogeneity) – степень различия членов некоторой совокупности между собой.

Гипотеза (hypothesis) – утверждение, предсказывающее существование некоторой зависимости (некоторых зависимостей) между переменными.

Гистограмма (histogram) – столбиковая диаграмма, на которой показано распределение значений некоторой переменной.

Гомогенность (homogenity) – степень сходства членов некоторой совокупности между собой.

Данные (data) – результаты наблюдений или информация, о действительности получаемая в ходе исследования.

Двумерная статистика (bivariate statistics) – статистика, обобщенно отражающая зависимость между двумя переменными.

Двусторонняя столбиковая диаграмма (bilateral bar chart) –график, на котором столбики изображают варьирование переменной выше или ниже некоторой нормы.

Дедукция (deduction) – рассуждение, которое движется от абстрактных утверждений об общих соотношениях к конкретным утверждениям об отдельных процессах.

Демографическая группа (demographic group) – группа индивидов, выделяемая на основании какого-либо личностного признака, свойственного всем ее членам.

Диаграмма рассеяния (scatter diagram) – график, в суммарном виде отражающий распределение признаков относительно двух переменных с использованием пунктира для обозначения результатов наблюдений.

Динамическая модель (dynamic model) – математическая модель, описывающая развитие процесса во времени. [c.527]

Днскриминантная валидность (обоснованность) (discriminant validity) – свойство некоторого показателя (меры) обладать валидностью по отношению лишь к какому-то одному понятию в противовес к другим понятиям.

Единица анализа (unit of analysis) – минимальный компонент или элемент анализа, относительно которого делаются те или иные обобщения.

Зависимая переменная (dependent variable) – переменная, меняющая свое значение в соответствии с изменениями значений другой переменной.

Значение (value) – характеристика или оценка определенного признака в пределах данной переменной.

Игра “дилемма заключенного” (prisoner's dilemma game) –математическая игра, в которой игрокам выгоднее сотрудничать, а не обманывать друг друга, несмотря на наличие побудительного стимула к обману.

Игра с нулевой суммой (zero-sum game) – математическая игра, в которой платежи сорганизованы таким образом, что один игрок выигрывает столько же, сколько другой проигрывает.

Измерение (measurement) – применение инструментария для подсчета или любого другого способа количественной характеристики результатов наблюдений над действительностью.

Измерение разброса (дисперсии) (measure of dispersion) –показатель того, как колеблются (варьируют) значения признаков вокруг средней тенденции, т.е. показатель ее репрезентативности.

Имитационная модель (simulation) –математическая компьютерная модель, в которую введены определенные динамические элементы.

Индекс (index) – результат объединения двух или более связанных показателей в один более объемлющий показатель.

Индукция (induction) – рассуждение, в котором выводы о том, что наблюдалось, переносятся на то, что не наблюдалось, т.е. рассуждение, в котором на основании конкретного опыта строится абстрактная теория.

Инструментализация (instrumentation) – спецификация процедур, необходимых при ведении наблюдения; уточнение измерительных приемов или инструментария исследования.

Интервальное измерение (interval measurement) – измерение, классифицирующее и упорядочивающее объекты, после того как они измерены на интервальном уровне, а также показывающее, насколько большим или меньшим количеством измеряемого свойства по сравнению с другими объектами они характеризуются. [c.528]

Каузальная модель (causal model) – модель, графически изображающая множество зависимостей между понятиями (или переменными), когда изменение в одном (или более) из них предшествует или вызывает изменение в другом (других).

Каузальные отношения (causal relationships) –зависимость между переменными или понятиями, при которой изменение в одной (или более) переменной или понятии влечет за собой изменение в другой (других).

Квазиэкспериментальное исследование (quasi-experimental design) – исследование, в котором методы сбора и анализа данных по степени контроля максимально приближены к экспериментальному исследованию.

Квантиль (quantile) – показатель (мера) позиции внутри распределения.

Квантильный ранг (quantile range) – показатель (мера) дисперсии для порядковых переменных.

Квотная выборка (quota sample) – выборка, члены которой отобраны так, чтобы они в совокупности укладывались в заранее данное распределение признаков.

Кластерная (гнездовая) (cluster sample) выборка – см.: многоступенчатая случайная районированная выборка.

Ключ (key) – объяснение символов, использованных в некотором графическом изображении.

Ключевое слово илиключевая фраза (key word orkey phrase) – слово или фраза, содержательно связанное(ая) с данным понятием и используемое(ая) при библиографическом поиске.

Книга кодов (codebook) – перечень переменных и других величин с указанием кодов, приписанных им в данном исследовании.

Ковариационные отношения (covariational relationships) –зависимость, при которой два или более понятия или переменные проявляют тенденцию изменяться одновременно.

Когортное обследование (cohort study) – обследование, основанное на повторяющихся в разное время опросах определенной группы населения (например, людей, родившихся в определенном году).

Кодирование (coding) – средство, с помощью которого информации придается форма связного и продолжительного сообщения.

Кодировальный бланк (coding sheet) – структурированный формуляр для фиксации данных.

Кодировщик (coder) – сотрудник, приписывающий определенное количество баллов каждому ответу или случаю (обычно в рамках контент-анализа). [c.529]

Компьютерная имитация (computer simulation) – математическая модель, оперирующая сложной системой динамических уравнений и реализованная на ЭВМ.

Компьютерная модель (computational model) – математическая модель, оперирующая нечисленными алгоритмами и реализованная на ЭВМ.

Конвергентная валидность (обоснованность) (convergent validity) – свойство нескольких показателей (мер) одного м того же понятия приводить к одному и тому же результату.

Конкурирующая гипотеза (alternative rival hypothesis) –альтернативное объяснение результатов исследования, которое с логической точки зрения не может быть верным, если верна исходная гипотеза.

Конструктная теоретическая валидность (обоснованность) (construct validity) – свойство некоторого показателя (меры) вести себя так, как ожидается в соответствии с теорией.

Контент-анализ (content-analysis) – методика, используемая при изучении коммуникативно значимых материалов и поведения.

Контроль (control) –ограничение факторов, влияющих на переменную, над которой ведется наблюдение (в эксперименте); поддержание значений некоторой переменной на постоянном уровне при изучении зависимости (зависимостей) между двумя (и более) другими переменными (в анализе данных).

Контроль за частотным распределением (frequency distribution control) – процедура, при которой экспериментальные и контрольные группы приравниваются друг к другу посредством объединения в группы лиц, сопоставимых по совокупности своих признаков.

Контрольная группа (control group) – лица, участвующие в эксперименте и находящиеся вне сферы действия независимой переменной (опытного события).

Контрольное тестирование (posttest) – измерение (в эксперименте), проводящееся после наступления проверяемого события.

Косвенная каузацня (indirect causation) – явление, при котором одна переменная оказывает причинное воздействие на другую только посредством изменения значений некоторой третьей переменной (переменных), которая (которые) затем непосредственно влияет(ют) на вторую.

Коэффициент вариации (variation ratio) – мера (показатель) дисперсии для номинальных переменных.

Коэффициент корреляции (r) (correlation coefficient) – коэффициент связи между двумя интервальными переменными, служащий показателем точности подбора экспериментальных точек относительно линии регрессии. [c.530]

Коэффициент связи (coefficient of association) –показатель степени и направления связи (ассоциации) между двумя переменными.

Q-сортнровка (Q-sort) – методика, используемая в контент-анализе для измерения силы оценочных суждений.

Линия регрессии (regression line) – линия, которая точнее всего отражает распределение экспериментальных точек на диаграмме рассеяния и крутизна наклона которой характеризует зависимость между двумя интервальными переменными.

Линейная диаграмма (line diagram) –график, на котором соответствующие результатам наблюдений точки соединены между собой линиями, что позволяет отражать направление развития или другую зависимость.

Лонгнтюдный опрос (longitudinal survey) – опрос, позволяющий сравнивать элементы поведения или признаки данного множества случаев, взятые в разные моменты времени.

Лямбда-коэффициент (λ)(lambda coefficient) – коэффициент связи (ассоциации) между двумя номинальными переменными.

Маргинальное распределение (marginal) – распределение частот в том виде. в каком оно появляется в итоговых колонках таблицы взаимной сопряженности признаков.

Математическая модель (mathematical model) – упрощенное описание процесса или ситуации в математических выражениях.

Медиана (median) – мера средней тенденции для порядковых переменных.

Мнимое отношение (spurious relationship) – зависимость, при которой две переменные коварьируют только в силу случайности или в силу воздействия какой-то другой переменной.

Многомерная статистика (multivariate statistics) – статистика, относящаяся к зависимостям между более чем двумя переменными.

Многомерный (multidimensional) – имеющий несколько сторон или элементов.

Многоступенчатая случайная районированная выборка (multistage random area sample) – выборка, в которой для анализа отобраны не индивиды, а скорее географические единицы или их аналоги.

Множественная регрессия (multiple regression) – статистическая процедура изучения зависимости, существующей между зависимой переменной и несколькими независимыми переменными.

Множественная обусловленность (multiple causation) – обычное положение в социальных науках, когда некоторое следствие является результатом более чем одной причины. [c.531]

Множественные показатели (multiple indicators) – две и более меры одной и той же переменной, используемые для усиления валидности показателей.

Мода (mode) – мера средней тенденции для номинальных переменных.

Модель (model) – упрощенное представление действительности.

Модель ожидаемой полезности (expected utility model) – математическая модель, основанная на предположении, что человек принимает решения, исходя из суммы возможных платежей, помноженных на вероятности их выплаты (т.е. на вероятности наступления соответствующих исходов).

Модель оптимизации (optimization model) – математическая модель, характеризующаяся предположением, что некоторые переменные в данном процессе или ситуации максимизируются или минимизируются.

Момент наблюдения (observation point) – время наблюдения или измерения.

Мультиколлинеарность (multicollinearity) –положение, при котором одна или более независимых переменных, входящих в уравнение регрессии, являются точными линейными функциями от одной или более других независимых переменных того же уравнения.

Мультипликативный индекс (multiplicative index) – единая мера, составленная из комбинации мер разных, но связанных между собой понятий.

Наблюдение (observation) – (в науке) применение инструмента для приписывания анализируемым случаям определенных значений показателей.

Надежность (reliability) ~ степень постоянства, с которой данный измерительный инструмент позволяет приписывать различным случаям определенные значения.

Надежность интеркодирования (intercoder reliability) – соответствие, достигнутое относительно значений, приписываемых одному и тому же или сходным признакам разными независимыми наблюдателями.

Направленное интервьюирование (elite interviewing) – сбор данных с помощью интервьюирования, имеющий целью получение от респондента специфической информации.

Научное исследование (scientific research) –это метод проверки теорий и гипотез путем применения определенных правил анализа к данным, полученным в результате наблюдений и интерпретации этих наблюдений в строго заданных условиях.

Независимая переменная (independent variable) –переменная, изменение значений которой влияет на значения некоторой другой переменной. [c.532]

Необработанные данные (raw data) – результаты нестандартизованных или еще не обработанных наблюдений.

Непосредственное (прямое) наблюдение (direct observation) – метод, используемый главным образом при изучении группового поведения.

Неформальная модель (informal model) –упрощенное описание процесса или ситуации в терминах естественногоязыка.

Номинальное измерение (nominal measurement) – измерение, которое просто классифицирует случаи безотносительно к их рангу или к расстояниям между ними.

Нормальное распределение (normal distribution) –симметричное одновершинное распределение с максимумом в середине, в котором мода, медиана и средняя принимают одно и то же значение.

Нормативный (normative) – относящийся или характеризуемый предпочтениями или оценочными суждениями.

Объяснительное исследование (explanatory research) – исследование, использующее результаты наблюдений над действительностью для проверки теории или для углубления представлений о моделях поведения в рамках некоторой теории.

Одномерная статистика (univariate statistics) – статистика, относящаяся к/или описывающая одну переменную.

Операционализация (operationalization) – процесс преобразования абстрактных понятий в конкретные термины.

Описательное исследование (descriptive research) – исследование, занимающееся измерением какого-либо аспекта действительности, скорее ради него самого, нежели ради развития или проверки некоторой теории.

Опрос (survey research) – метод, используемый для изучения мнений, отношений или поведения индивидов.

Отрицательное отношение (negative relationship) – такое отношение, когда соответствующие друг другу значения двух разных переменных изменяются в противоположных направлениях.

Очевидная валидность (обоснованность) (face validity) –свойство показателя (меры), придающее ему интуитивно ощущаемую достоверность.

Очное интервьюирование (in-person interview) – тип опроса, в ходе которого итнтервьюер получает непосредственно от респондента ответы на свои вопросы.

Ошибка выборки (sampling error) – несоответствие между признаками выборки и признаками генеральной совокупности.

Ошибка измерения (measurement error) – неточности в наблюдениях над действительностью; расхождения между действительностью и зарегистрированными результатами наблюдений над нею. [c.533]

Панельное обследование (panel study) – обследование, в котором проводится серия наблюдений в разные моменты времени над одной и той же группой изучаемых объектов.

Параметр (parameter) – любой признак совокупности (в отличие от признака выборки).

Пат-анализ (path analysis) – статистический метод, позволяющий оценить степень взаимовлияния переменных в причинно-следственной модели.

Перекрестное обследование (cross-sectional survey) – обследование, при котором сравниваются единовременно полученные данные различных случаев.

Переменная (variable) – признак, принимающий разные значения для различных случаев или для различных моментов времени в рамках одного случая.

Перечневая таблица (enumerative table) –простой перечень данных исследований в виде таблицы.

Перфоратор (keypunch) – устройство, переводящее цифры, буквы и другие языковые символы в комбинации проколов (перфораций), доступных для обработки на ЭВМ.

Пилотажное исследование (pilot study) – мелкомасштабная проверка мер и процедур исследования, преследующая цель заблаговременно выявить все слабые места в его плане или инструментарии.

Поисковое исследование (exploratory research) – исследование, ориентированное на обнаружение тех факторов, которые следует учитывать в теории данного предмета.

Показатель (indicator) – мера, специфичная для некоторой переменной.

Полевой эксперимент (field experiment) –частичное осуществление эксперимента в условиях реальной действительности (в противоположность лабораторным условиям).

Положительное отношение (positive relationship) – такое отношение, когда соответствующие друг другу значения двух разных переменных изменяются в одном и том же направлении.

Понятие (concept) – слово или фраза, символизирующие некоторое представление или явление.

Порядковое измерение (ordinal measurement) – измерение, классифицирующее и упорядочивающее случаи безотносительно к расстояниям между ними.

Построение модели (model specification) – отбор переменных для включения их в модель регрессии и определение связей, существующих между этими переменными.

Почтовый опрос (mail survey) – тип опроса, в ходе которого респондент отвечает на вопросы интервьюера, отправленные ему по почте. [c.534]

Прагматическая валидность (обоснованность) (pragmatic validity) – свойство показателя (меры) некоторого понятия, проявляющееся в возможности использования его для предсказания значений показателей других понятий.

Предварительное тестирование (pretest)– (в эксперименте) измерение, проводящееся до наступления проверяемого события.

Преобразование данных (data transformation) – видоизменение данных, направленное на выполнение тех условий, которых требует определенный метод анализа.

Прикладное исследование (applied research) – исследование, первичной целью которого является изучение или решение конкретных политических проблем.

Принцип максимального различия систем (most-different-systems design)– стратегия сравнительно-политологического исследования, при которой признаки, различающие анализируемые объекты, исключаются из объяснения элементов сходства, имеющихся между этими объектами.

Принцип максимального сходства систем (most-similar-systems design) – стратегия сравнительно-политологического исследования, при которой изучаются сходные объекты, чтобы при рассмотрении различий между ними общие для них признаки можно было считать константой.

Пробный вопрос (contingency question) –фильтрующий прием, используемый при опросе с целью удостовериться в правомерности задать следующий вопрос.

Прогностическая валидность (обоснованность) (predictive validity) – свойство показателя (меры), позволяющее с определенной долей точности предсказывать будущие события.

Проект, основанный на анализе временного (динамического) ряда (time-series design) – план обследования, ставящий целью установление причинных связей (зависимостей) с помощью анализа данных во времени.

Проект, основанный на контролируемом анализе временного (динамического) ряда (controlled time-series design) –исследовательский проект, использующий контрольные группы для оценки степени воздействия некоторого события.

Промежуточная переменная (intervening variable)–переменная, влияющая на воздействие некоторой независимой переменной на некоторую зависимую переменную.

Рабочая гипотеза (working hypothesis) – утверждение, предсказывающее существование некоторой зависимости между показателями.

Рандомизация (randomization) – такая процедура отбора признаков для исследования (или получения сопоставимых групп в эксперименте), когда каждый признак из некоторой совокупности и каждая комбинация признаков заданного размера имеет равные с другими шансы на попадание в выборку. [c.535]

Реактивность (reactivity) – способность изучаемых субъектов реагировать на те или иные обстоятельства, сопутствующие исследовательскому процессу.

Регистрационный бланк (recording form) – бланк, используемый для перевода сводных данных с документа-источника в пригодную для ввода в ЭВМ форму.

Резюме (abstract)– краткое изложение содержания отчета или доклада.

Репрезентативная выборка (representative sample) – это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступает в этой генеральной совокупности.

Репрезентативность (представительность) (representativeness) – степень сходства между относительно малой совокупностью случаев и большой (генеральной) совокупностью, из которой взята малая.

Респондент (respondent) – лицо, отвечающее на вопросы интервью или анкеты.

Сводные данные (aggregate data) – данные, относящиеся к целому ряду признаков или совокупностей.

Связь (association) – соотношение двух и более переменных, при котором они коварьируют.

Секторная диаграмма (pie diagram) – график, на котором результаты наблюдений представлены в виде кругов, разбитых на сектора.

Систематическая случайная выборка (systematic random sample) – выборка, в которой признаки отбираются из генеральной совокупности путем случайного отбора первого признака и применения некоторого выборочного интервала для отбора последующих признаков.

Систематические ошибки (systematic errors) – ошибки измерения, проявляющиеся при каждом случае применения инструмента и лишающие показатели их валидности.

Системный показатель (syntality indicator) –мера какого-либо свойства или признака группы в целом.

Совокупная исчерпаемость (collective exaustivity) – характеристика измерений, благодаря которому все случаи могут быть отнесены как минимум к одной категории.

Совокупность (population) – множество случаев, относительно которого делаются те или иные выводы.

Случайная выборка (random sample) – выборка, члены которой отбираются из некоторой совокупности в соответствии с процедурой рандомизации (т.е. по случайностному принципу).[c.536]

Случайные ошибки (random errors) – несистематические ошибки измерения, превращающие показатель в ненадежную и лишенную валидности меру данного понятия.

Содержательный контент-анализ (substantive content analysis) – анализ, уделяющий основное внимание содержанию коммуникаций.

Специализированное интервьюирование (specialized interviewing) – интервьюирование, при котором для успешного общения с респондентом требуется применение нестандартных процедур.

Спецификация данных (data specifications) – детализированное описание данных, подлежащих регистрации в каждом отдельном случае и для каждой переменной.

Среднее арифметическое (mean) – мера средней тенденции для интервальных переменных.

Средняя тенденция (central tendency) – способ определения такой средней величины или оценки, которая лучше всего представляет некоторое множество признаков данной переменной.

Стандартизовать (standardize) – измерять в единой или в сравнимых единицах измерения.

Стандартная оценка (z) (standard score (z)) – мера расположения в интервальном распределении, выражаемая в единицах стандартного отклонения относительно средней.

Стандартная оценка гаммы (Z_G) (standard score of gamma (Z_G) – критерий статистической значимости связи между двумя порядковыми переменными.

Станд<